Fama (1981), hisse senedi fiyatlarıyla reel faaliyetler, enflasyon ve para arzı arasındaki etkileşimi incelemiş ve hisse senedi getirileri ile endüstriyel üretim, GSMH, para arzı, faiz oranı ve enflasyonun gecikmeli değerleri gibi reel değişkenler arasında güçlü bir pozitif korelasyon tespit etmiştir.68
Chen ve diğerleri (1986)çalışmalarında, bir dizi ekonomik değişkenin hisse senedi getirileri ve menkul kıymet fiyatları üzerindeki sistematik etkisini incelemişler ve hisse senedi getirilerinin sistematik ekonomik haberlerden etkilendiği ve senetlerin bu etkilerle uyumlu bir şekilde fiyatlandığı sonucuna ulaşmışlardır.69
Bulmash ve Trivoli (1991) çalışmalarında, hisse senedi fiyatlarıyla makro ekonomik değişkenlerin ilişkisini tanımlayabilmek ve hisse senedi fiyatlarındaki gecikmeli etkileri açıklayabilmek için bir model geliştirmişlerdir. Yapılan analizler sonucunda, hisse senedi fiyatlarının, bazı ekonomik göstergelerin gecikmeli değerleriyle tahmin edilebileceği sonucuna varmışlardır. Elde edilen sonuçlara göre, para arzının bir, üç ve on iki ay gecikmeli değerlerinin, hisse senedi fiyatlarıyla pozitif yönde bağlantılı olduğunu bulmuşlardır. Bununla birlikte, faiz oranlarının hisse senedi fiyatları üzerinde negatif yönde etkisinin olduğu ve enflasyonun herhangi bir etkisinin olmadığı araştırma sonucunda tespit edilmiştir.70
Mukherjee ve Naka (1995), altı adet makro ekonomik gösterge, döviz kuru, para arzı, enflasyon, endüstriyel üretim, uzun dönem devlet tahvili faiz oranı, vadesiz ödünç faiz oranı ile Tokyo Hisse Senedi Borsası endeksi arasında herhangi bir etkileşim olup olmadığını araştırdıkları çalışmalarının sonucunda, hisse senedi fiyatlarında bu değişkenlere ait etkilerin olduğunu tespit etmişlerdir.71
68 E. F. Fama, “Stock Returns, Real Activity, Inflation, and Money”, The American Economic
Review, C. 71, S. 4, 1981, ss. 545-565.
69 N. F. Chen, R. Roll ve S. A. Ross, “Economic Forces and the Stock Market”, The Journal of
Business, C. 59, S. 3, 1986, ss. 383-403.
70 S. B. Bulmash ve G. W. Trivoli, “Time-Lagged Interactions Between Stock Prices and Selected
Economic Variables”, Journal of Portfolio Management, C. 17 S. 4, 1991, ss. 61-67.
71 T.K. Mukherjee. ve A. Naka, “Dynamic Relations Between Macroeconomic Variables and the
Japanese Stock Market: An Application of a Vector Error Correction Model”, Journal of Financial
Wongbangpo ve Sharma (2002), GSMH, TÜFE, para arzı, faiz oranı ve döviz kuru değişkenlerinin, Endonezya, Malezya, Singapur, Filipinler ve Tayland hisse senedi piyasalarında işlem gören hisse senetlerinin fiyatları üzerindeki rolünü incelemişler ve bu değişkenlerle (GSMH, TÜFE, para arzı, faiz oranı ve döviz kuru) hisse senedi fiyatları arasında nedensellik ilişkisi olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Bu sonuç kapsamında hisse senedi fiyatlarıyla enflasyonun ters yönlü bir ilişki içinde olduğunu ortaya koymuşlardır. Yine aynı çalışmada, faiz oranlarının Filipinler, Singapur ve Tayland piyasalarında, hisse senedi fiyatları üzerinde negatif yönde etki yaparken, Endonezya ve Malezya piyasalarında ise pozitif yönde etki yaptığını saptamışlardır. Buna ek olarak Endonezya, Malezya ve Filipinlerde döviz kurlarının, hisse senedi fiyatlarıyla pozitif, Singapur ve Tayland piyasalarında ise negatif yönde ilişki içerisinde olduğu sonucuna ulaşmışlardır.72
Al-Khazali (2003), çalışmasında, 21 ülke için enflasyonla hisse senedi fiyatları arasındaki kısa ve uzun dönemli etkileşimi incelemiş ve kısa dönemde, Malezya dışındaki ülkelerde, reel hisse senedi fiyatlarıyla enflasyon arasında negatif yönde bir ilişki bulmuştur. Al-Khazali’nin uzun dönemdeki bulguları ise, beklenen enflasyon ve beklenen enflasyondaki artışlarla, hisse senedi fiyatları arasında, hisse senetlerinin enflasyondan korunma aracı olarak algılanmasından kaynaklanan, pozitif bir yönde ilişkiyi içeren Fisher etkisini destekler niteliktedir.73
Özçam (1997) AFM’yi kullanarak oluşturduğu modelde risk faktörlerini temsil etmek üzere yedi adet makroekonomik değişken kullanmıştır. Enflasyon oranlarını temsil etmek üzere Sanayi Üretim Endeksi ve Tüketici Fiyat Endeksi, üç aylık hazine bonosu aylık faiz oranı, dar kapsamlı para arzında meydana gelen aylık yüzdesel değişim, konsolide bütçenin sabit fiyatlarla aylık nakit dengesi, cari işlemler dengesi ve döviz kuru, modelde bağımsız değişken olarak kullanılmış; bağımlı değişken olarak ise hisse senedi verilerini kullanmıştır. İki aşamalı olarak kurulan modelin ilk aşamasında En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi kullanılarak her bir denklemde birer adet hisse senedini bağımlı değişken olarak belirleyip, risk faktörlerini bağımlı değişken olarak kullanarak regresyon modellerini oluşturmuştur.
72 P. Wongbangpo ve S. J. Sharma, “Stock Market and Macroeconomic Fundamental Dynamic
Interactions: ASEAN-5 Countries”, Journal of Asian Economics, S. 13, 2002, ss. 27-51.
73 O. M. Al-Khazali, “Stock Prices, Inflation, and Output: Evidence from the Emerging Markets”,
İkinci aşamada ise ilk aşamada oluşturulan denklemlerin hata terimlerinin aralarındaki korelasyonu inceleyerek zaman serileri için yeni bir model oluşturmuştur. Modelin sonucunda para arzı ve döviz kuru haricindeki risk faktörlerinin bağımlı değişkenler üzerindeki açıklama gücü yeterli bulunmuştur.
Durukan (1999) yaptığı çalışmada Özçam’ın uyguladığı yönteme benzer bir şekilde makroekonomik değişkenlerin hisse senedi fiyatları üzerindeki etkisini EKK yöntemini kullanarak modellemeye çalışmıştır. Çalışma sonucunda faiz oranları hisse senedi fiyatlarındaki değişimi açıklamada başarılı bulunmuştur.74
Yörük (2000) çalışmasında on makroekonomik değişken kullanarak hisse senedi getirilerinin bu değişkenlere karşı olan duyarlılığını ve risk primlerini tespit etmeye çalışmıştır. Risk primlerini kullanarak hisse senetlerinin AFM üzerinde hisse senedi getirilerini tahmin edecek bir model oluşturmaya çalışmıştır.
Akkum ve Vuran (2005), İMKB’de işlem gören 20 işletmenin aylık getirileri ile ayrı ayrı olmak üzere 13 ve 15 makroekonomik değişkenin bağımsız değişken seçildiği çalışmayı yapmışlardır. Çalışma sonucunda hisse senedi getirileri üzerinde en etkin değişkenin İMKB-30 Endeksi ve alt endeksler olduğunu saptamışlardır. Çalışma sonuçları arasında enflasyon ve piyasa faiz oranları ile hisse getirileri arasında doğrusal bir ilişki görülmüştür. Diğer değişkenlerin çok da etkili olmadığı sonucuna ulaşılmıştır.75
Atan, Boztosun ve Kayacan (2005), 7 farklı makroekonomik değişkenin bağımsız değişken seçildiği çalışmalarında İMKB’de işlem gören 29 işletmenin hisse senetlerinin aylık getirilerinin AFM kullanılarak açıklanabilirliğini test etmişlerdir. Çalışma sonucunda hisse senedi getirileri üzerinde en etkin değişkenin İMKB-30 Endeksi olduğunu saptamışlardır. Bu değişkeni sırasıyla döviz kuru, kapasite kullanım oranı, M2 para arzı, altın fiyatları, tüketici fiyat endeksi ve sanayi üretim endeksi değişkenleri izlemiştir.
74 M. B. Durukan, “İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Makroekonomik Değişkenlerin Hisse
Senedi Fiyatlarına Etkisi”, İMKB Dergisi, S. 11, 1999, ss. 19-47.
75 B. Vuran ve T. Akkum, “Türk Sermaye Piyasasındaki Hisse Senedi Getirilerini Etkileyen
Makroekonomik Faktörlerin Arbitraj Fiyatlama Modeli İle Analizi”, İktisat İşletme ve Finans, C. 20, S. 233, 2005, ss. 28-45.
ÜÇÜNCÜ BÖLÜM
MAKRO EKONOMİK DEĞİŞKENLERİN İMKB-100 GETİRİ ENDEKSİ ÜZERİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ
3.1 Çalışmanın Amacı
Sistematik risk, piyasada işlem gören tüm menkul kıymetlerin fiyatlarını aynı anda etkileyen faktörlerin neden olduğu risktir. Yatırımcılar açısından, sistematik riskin kontrol olanağı yoktur. Bu nedenle, portföy yönetiminde tek belirsizlik kaynağının sistematik risk olduğu ifade edilebilir. Roll ve Ross (1980) hisse senetlerinin getirisinin nakit akışlarının değerini etkileyen ekonomik değişkenlerin bir seti tarafından etkilendiği görüşündedirler. Çalışmada seçilmiş makroekonomik değişkenlerin, İMKB’de hisse senedi getirilerini toplu olarak gösteren getiri endekslerinden İMKB-100 endeksi üzerinde ne derece etkilediği, bu etkileşimin hangi yönde olduğu ve hangi makroekonomik değişkenlerin daha etkin olduğu ekonometrik bir model oluşturularak incelenmiştir.